构建近邻上下文的拷贝图像检索

目的 以词袋模型为基础的拷贝图像检索方法是当前最有效的方法。然而,由于局部特征量化存在信息损失,导致视觉词汇区别能力不足和视觉词汇误匹配增加,从而影响了拷贝图像检索效果。针对视觉词汇的误匹配问题,提出一种基于近邻上下文的拷贝图像检索方法。该方法通过局部特征的上下文关系消除视觉词汇歧义,提高视觉词汇的区分度,进而提高拷贝图像的检索效果。方法 首先,以距离和尺度关系选择图像中某局部特征点周围的特征点作为该特征点的上下文,选取的上下文中的局部特征点称为近邻特征点;再以近邻特征点的信息以及与该局部特征的关系为该局部特征构建上下文描述子;然后,通过计算上下文描述子的相似性对局部特征匹配对进行验证;最后,以正确匹配特征点的个数衡量图像间的相似性,并以此相似性选取若干候选图像作为返回结果。结果 在Copydays图像库进行实验,与Baseline方法进行比较。在干扰图像规模为100 k时,相对于Baseline方法,mAP提高了63%。当干扰图像规模从100 k增加到1 M时,Baseline的mAP值下降9%,而本文方法下降3%。结论 本文拷贝图像检索方法对图像编辑操作,如旋转、图像叠加、尺度变换以及裁剪有较高的鲁棒性。该方法可以有效地应用到图像防伪、图像去重等领域。     

一种改进的敏感图像过滤方法

针对现有敏感图像过滤方法误检率较高的问题,提出一种结合肤色检测和方向梯度直方图(HOG)人体检测的敏感图像过滤方法。采用HOG特征提取人体目标的特征集,运用支持向量机训练人体检测模型,检验图像中是否存在人体,并结合肤色检测算法判别该图像是否为敏感图像。实验结果表明,该方法能有效检测复杂背景条件下的敏感图像,其精确度为90.2%、查全率为86.3%、误检率为3.5%。     

针对直播弹幕的TextCNN过滤模型

网络直播的兴起,促使直播弹幕成为一种新型的交流方式。随之而来的还有各类非法弹幕。在识别非法弹幕方面,人工筛选过于低效,传统关键词过滤方法和统计机器学习方法识别率较低,且无法应对变异短文本。如何让机器更高效、更准确地识别非法弹幕以营造更好的网络环境是一个很有意义的问题。提出了基于文本卷积神经网络（TextCNN）的带噪非法短文本识别方法。通过对带噪短文本的预处理以及利用文本卷积神经网络挖掘字符间的相关特征,极大地提高了直播弹幕中非法短文本的识别率。     

一种基于连通分量的文本区域定位方法

文本区域定位对复杂背景图像中的字符识别和检索具有重要意义。已有方法取得高的定位准确率和召回率,但效率较低,难以应用于实际的系统中。文中提出一种基于连通分量过滤和K-means聚类的文本区域定位方法。该方法首先对图像进行自适应分割,对字符颜色层提取连通分量。然后提取连通分量的特征,并用Adaboost分类器过滤非字符连通分量。最后,对候选的字符连通分量根据其位置和颜色层进行K-means聚类来定位文本区域。实验结果显示该方法具有与当前方法相当的准确率和召回率,同时具有较低的计算复杂度。     

一种基于SVM的网络不良图像过滤方法

针对网络不良图像过滤的需求,提出一种基于SVM的不良图片快速过滤方法。该方法利用混合肤色模型实现裸露肤色区域的检测,提取人脸位置、形状和图像背景等特征,组成特征向量。用SVM分类器训练得到检测模型,利用这个模型进行判决,有效提高了不良图片的平均识别率。选取实际网络应用中的正常图像与不良图像,其中不良图像的识别率为83.9%,正常图像的识别率为93.4%,误检率为6.6%,平均识别率达到86.6%,实验显示该方法满足实际应用的需求。     

自适应多任务学习的自动艺术分析

目的 艺术品数字化为从计算机视觉角度对艺术品研究提供了巨大机会。为更好地为数字艺术品博物馆提供艺术作品分类和艺术检索功能,使人们深入理解艺术品内涵,弘扬传统文化,促进文化遗产保护,本文将多任务学习引入自动艺术分析任务,基于贝叶斯理论提出一种原创性的自适应多任务学习方法。方法 基于层次贝叶斯理论利用各任务之间的相关性引入任务簇约束损失函数模型。依据贝叶斯建模方法,通过最大化不确定性的高斯似然构造多任务损失函数,最终构建了一种自适应多任务学习模型。这种自适应多任务学习模型能够很便利地扩展至任意同类学习任务,相比其他最新模型能够更好地提升学习的性能,取得更佳的分析效果。结果 本文方法解决了多任务学习中每个任务损失之间相对权重难以决策这一难题,能够自动决策损失函数的权重。为了评估本文方法的性能,在多模态艺术语义理解SemArt数据库上进行艺术作品分类以及跨模态艺术检索实验。艺术作品分类实验结果表明,本文方法相比于固定权重的多任务学习方法,在“时间范围”属性上提升了4.43%,同时本文方法的效果也优于自动确定损失权重的现有方法。跨模态艺术检索实验结果也表明,与使用“作者”属性的最新的基于知识图谱模型相比较,本文方法的改进幅度为9.91%,性能与分类的结果一致。结论 本文方法可以在多任务学习框架内自适应地学习每个任务的权重,与目前流行的方法相比能显著提高自动艺术分析任务的性能。     

融合局部特征与深度学习的三维掌纹识别

为了探索三维掌纹在生物特征识别领域的应用,基于局部纹理特征和深度学习,提出一种有效的三维掌纹识别方法. 通过曲率特征、形状指数、表面类型分别来描述三维掌纹的局部几何特征,将其作为深度神经网络的输入,完成三维掌纹识别任务. 在香港理工大学的三维掌纹数据库上对不同的几何特征、不同的深度神经网络模型进行全面分析与比较. 三维掌纹识别实验结果表明,与其他三维掌纹识别方法相比较,所提方法的识别率更高,识别时间更短,在实时掌纹识别领域具有较大的应用潜力.     

复杂图像中文本定位的研究现状

随着复杂图像中文本定位研究的不断增长,急需对现有方法进行总结,以便提出有效的新方法。本文详细介绍了复杂图像中的文本定位的难点,算法性能评价标准,并调研了现有的主要方法,将其分为三类方法：基于区域的定位方法,基于纹理的定位方法和基于边缘的定位方法。     

视频聊天预警系统核心模块的设计与实现

该文针对互联网视频聊天中可能存在的色情内容,设计并实现了一个基于普通二进制分类树的判别系统,构成视频聊天预警系统的核心模块。该判别系统结合了相似性,肤色,人脸等特征,通过对视频截图的敏感性判别,将结果反馈给管理者,达到安全预警的目的。实验表明,系统在截图敏感性判别时可以达到90%以上的召回率和85%以上的正检率,具有较高的实用性和应用前景。     

三维掌纹局部方向特征二进制编码研究

三维掌纹能显著地减少应用过程中潜在的安全隐患,近年来吸引了越来越多的关注.然而,现有的三维掌纹识别方法大多借助人工设计的描述符来进行匹配,这往往需要先验知识.本文提出一种基于学习策略的局部方向特征二进制编码来完成三维掌纹识别.该方法利用形状指数来描述三维掌纹的局部几何特征,并且在形状指数图像上计算Gabor滤波器响应并将响应差值组合起来形成特征向量.提出利用哈希学习模型得到特征映射函数并将响应差值特征向量转换为方向特征二进制编码,并对方向特征二进制编码图采用分块策略形成特征直方图来进行匹配.在香港理工三维掌纹数据库上的实验结果表明,本文方法在识别率上要优于目前流行的其他三维掌纹识别方法,从而验证了本文方法的有效性.